OpenCode Go

#JaiDécouvert la sortie de MiniMax M2.7 le 18 mars 2026 : https://www.minimax.io/news/minimax-m27-en.

Pour donner du contexte, j'utilise depuis le 12 mars 2026 les modèles GLM-5, Kimi K2.5 et MiniMax M2.5 via l'offre OpenCode Go. Je n'ai pas comparé rigoureusement ces modèles avec Sonnet 4.6 et Opus 4.6, mais pour le moment, je suis satisfait de ces modèles. J'ai même l'impression que MiniMax M2.5, le moins cher, suffit pour la majorité de mes besoins.

J'ai lu l'article "MiniMax M2.7 Review: Is It Worth the Hype?", mais c'est finalement MiniMax M2.7: Everything you need to know qui m'a été le plus utile, voici sa traduction :

MiniMax a publié MiniMax-M2.7, offrant une intelligence de niveau GLM-5 pour moins d'un tiers du coût

MiniMax-M2.7 de @MiniMax_AI obtient un score de 50 sur l'Artificial Analysis Intelligence Index, une amélioration de 8 points par rapport à MiniMax-M2.5, publié il y a un mois. Cette amélioration est portée par une performance améliorée sur les tâches agentiques du monde réel et une réduction des hallucinations. MiniMax-M2.7 est désormais devant MiMo-V2-Pro (Reasoning, 49) et Kimi K2.5 (Reasoning, 47), et équivalent à GLM-5 (Reasoning, 50) tout en utilisant 20% de tokens de sortie en moins et coûtant moins d'un tiers du prix pour fonctionner. MiniMax-M2.7 est un modèle uniquement raisonnement et maintient le même prix par token que MiniMax-M2.5.

Points clés :

➤ Performance solide sur les tâches agentiques du monde réel : MiniMax-M2.7 atteint un Elo GDPval-AA de 1494, une amélioration significative par rapport à MiniMax-M2.5 (1203) et devant MiMo-V2-Pro (Reasoning, 1426), GLM-5 (Reasoning, 1406) et Kimi K2.5 (Reasoning, 1283). Il reste derrière les modèles de pointe tels que GPT-5.4 (xhigh, 1667) et Claude Opus 4.6 (Adaptive Reasoning, max effort, 1606).

• Réduction des hallucinations : MiniMax-M2.7 obtient un score de +1 sur l'AA-Omniscience Index, contre -40 pour MiniMax-M2.5. Cela le place en compétition avec GPT-5.2 (xhigh, -1) et GLM-5 (Reasoning, +2), et bien devant Kimi K2.5 (Reasoning, -8). L'amélioration par rapport à M2.5 est entièrement due à la réduction des hallucinations, ce qui signifie que le modèle est plus susceptible de s'abstenir de répondre lorsqu'il ne connaît pas la réponse, plutôt que de deviner. M2.7 atteint un taux d'hallucination de 34%, inférieur à Claude Sonnet 4.6 (Adaptive Reasoning, max effort, 46%) et Gemini 3.1 Pro Preview (50%).
• Gains sur la plupart des évaluations par rapport à MiniMax-M2.5 : En dehors des améliorations du GDPval-AA et de l'AA-Omniscience notées ci-dessus, MiniMax-M2.7 progresse en HLE (+9 p.p.), TerminalBench Hard (+5 p.p.), SciCode (+4 p.p.), IFBench (+4 p.p.), GPQA (+3 p.p.) et LCR (+3 p.p.). Nous avons constaté une régression notable en τ²-Bench (-11 p.p.).>
• Utilisation accrue de tokens : MiniMax-M2.7 a utilisé environ 87M tokens de sortie pour exécuter l'Artificial Analysis Intelligence Index, en hausse de 55% par rapport à MiniMax-M2.5 (environ 56M). Il reste plus efficace en tokens que d'autres modèles tels que GLM-5 (Reasoning, 110M) et Kimi K2.5 (Reasoning, environ 89M).
• Rentabilité de pointe : MiniMax-M2.7 a coûté 176 $ pour exécuter l'Artificial Analysis Intelligence Index, maintenant le même prix de 0,30 $/1,20 $ par million de tokens d'entrée/sortie que M2.5. Cela le place sur la frontière de Pareto de notre graphique Intelligence vs. Coût. À titre de référence, GLM-5 (Reasoning) a coûté 547 $ à intelligence équivalente, Kimi K2.5 (Reasoning) 371 $, et Gemini 3 Flash Preview (Reasoning) 278 $.

Détails clés du modèle :

• Fenêtre de contexte : 200K tokens (équivalent à MiniMax-M2.5).
• Tarification : 0,30 $/1,20 $ par million de tokens d'entrée/sortie (inchangé par rapport à MiniMax-M2.5).
• Disponibilité : API propriétaire MiniMax uniquement.
• Modalité : Entrée et sortie de texte uniquement (pas de multimodalité).
• Licence : MiniMax n'a pas annoncé si MiniMax-M2.7 sera en open weights. MiniMax-M2.5 est disponible sous licence MIT.

source

MiniMax M2.7 a été intégré dans l'offre OpenCode Go, par conséquent, je vais tester ce modèle dans mes projets OpenCode.

Je découvre l'offre "Go" de OpenCode, « Go - Modèles de code à faible coût pour tous », qui semble être sortie le 25 février 2026 : https://xcancel.com/opencode/status/2026553685468135886.

Je n'ai rien trouvé à ce sujet sur Hacker News ni chez Simon Willison.

D'après ce que je comprends, alors que l'offre OpenCode Zen propose un point d'accès et une facturation unifiés du type Pay-As-You-Go, comme OpenRouter, OpenCode Go est une offre d'abonnement à 10 dollars par mois, selon les mêmes principes que les plans d'abonnement comme Anthropic Claude Pro, Max, etc.

L'offre OpenCode Go propose un accès uniquement à 3 LLMs, tous Open Weights et tous chinois : GLM-5, Kimi K2.5 et MiniMax M2.5.

À noter toutefois que OpenCode Go n'utilise aucun AI provider basé en Chine :

Privacy : The plan is designed primarily for international users, with models hosted in the US, EU, and Singapore for stable global access.

source

Contrairement à Anthropic (voir Est-ce qu'un abonnement Claude est réellement plus économique qu'un accès direct via l'API ?), OpenCode semble être transparent sur leur offre :

Usage limits

OpenCode Go includes the following limits:

• 5 hour limit — $12 of usage
• Weekly limit — $30 of usage
• Monthly limit — $60 of usage

Limits are defined in dollar value. This means your actual request count depends on the model you use. Cheaper models like MiniMax M2.5 allow for more requests, while higher-cost models like GLM-5 allow for fewer.

The table below provides an estimated request count based on typical Go usage patterns:

	GLM-5	Kimi K2.5	MiniMax M2.5
requests per 5 hour	1,150	1,850	20,000
requests per week	2,880	4,630	50,000
requests per month	5,750	9,250	100,000

Estimates are based on observed average request patterns:

• GLM-5 — 700 input, 52,000 cached, 150 output tokens per request
• Kimi K2.5 — 870 input, 55,000 cached, 200 output tokens per request
• MiniMax M2.5 — 300 input, 55,000 cached, 125 output tokens per request

You can track your current usage in the console.

source

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Comparaison des prix au million de tokens des plans Claude Max et OpenCode Go

Si je pars des prix listés sur l'offre OpenCode Zen et les prix de Sonnet 4.6 chez Anthropic, je peux dresser le tableau suivant, prix exprimé en millions de tokens :

Model	Input	Output	Cached Read	Cached Write
MiniMax M2.5	$0.30	$1.20	$0.06	$0.375
GLM 5	$1.00	$3.20	$0.20	-
Kimi K2.5	$0.60	$3.00	$0.10	-
Sonnet 4.6	$3.00	$15.00	$0.30	$3.75

Ensuite, j'ajuste ces prix avec les réductions offertes :

• par le plan Claude Max à $100 / mois, soit une réduction de 92,56 % ((1345 - 100) / 1345 × 100 = 92,56 %)
• par OpenCode Go, soit une réduction de 83,33 % ((60 - 10) / 60 × 100 = 83,33 %)

Cela donne :

Model	Input	Output	Cached Read	Cached Write
MiniMax M2.5 (avec offre Go)	$0.05	$0.20	$0.01	$0.06
GLM 5 (avec offre Go)	$0.16	$0.53	$0.03	-
Kimi K2.5 (avec offre Go)	$0.10	$0.50	$0.01	-
Sonnet 4.6 (avec offre Max)	$0.22	$1.11	$0.02	$0.27

Sur la base du leaderboard SWE-bench Verified, je vais partir des hypothèses suivantes :

• Si je considère arbitrairement que GLM-5 est équivalent à Sonnet 4.6, alors l'offre OpenCode Go est légèrement moins cher que l'offre Claude Max
• Si je considère arbitrairement que Kimi K2.5 est équivalent à Sonnet 4.6, alors l'offre OpenCode Go est deux fois moins cher que l'offre Claude Max

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#JaiDécidé de tester l'offre OpenCode Go sur un projet d'outil d'archivage à froid de conversations Mattermost en Golang que je coderai from scratch. Je compte réaliser deux versions de ce projet en parallèle : une version avec Sonnet 4.6 et l'autre avec les modèles de OpenCode Go.

En étudiant l'offre OpenCode Go, je suis tombé sur une page marketing du service ApiYi : « Is the OpenCode GO Plan Worth Buying? $10/Month 3 Model Tests + 5 Major Alternative Solutions Compared ».

En analysant le contenu avec Sonnet 4.6, j'ai compris qu'ApiYi fonctionne vraisemblablement comme une solution de contournement à destination du marché chinois : les utilisateurs qui ne peuvent pas acheter directement auprès d'Anthropic — en raison des risques de bannissement liés aux adresses IP et aux moyens de paiement chinois — y trouvent un accès indirect aux modèles.